Qu'est-ce que le data mining ?

Le data mining est l'exploration et l'analyse de données dans le but de découvrir des modèles ou des règles de nature significative. Il est classé comme une discipline dans le domaine de la data science. Les techniques de data mining servent à créer des modèles de machine learning (ML) qui activent des applications d'intelligence artificielle (IA). Les algorithmes des moteurs de recherche et les systèmes de recommandation sont des exemples de data machine learning dans l'intelligence artificielle.

Comment fonctionne le data mining

Le data mining permet de répondre aux questions qui ne peuvent être traitées par les techniques de base d'interrogation et de reporting. Le data mining est marqué par plusieurs identifiants clés qui sont explorés plus en détail ci-dessous :

Reconnaissance automatique des modèles

Les modèles de data mining sont la base du data mining et la reconnaissance automatique fait référence à la façon dont ces modèles sont exécutés. Les modèles de données utilisent des algorithmes établis pour exploiter les données sur lesquelles ils sont construits. Cependant, la plupart des modèles peuvent être généralisés à de nouvelles données. Le scoring est le processus qui consiste à appliquer un modèle quelconque à de nouvelles données et à évaluer la pertinence de l'ajustement.

Prédire les résultats les plus probables

Plusieurs formes de data mining sont de nature prédictive. Pour l'illustrer, imaginons un modèle qui prédit le revenu individuel sur la base du niveau d'éducation et de la démographie. Chacune des prédictions réalisées est accompagnée d'une certaine probabilité pour indiquer la possibilité que chacune d'entre elles se réalise.

Dans d'autres cas, le data mining prédictif peut aboutir à la génération de règles. Il s'agit de certaines conditions qui impliquent un résultat spécifique. Un exemple de règle serait celle qui spécifie que si une personne a un diplôme universitaire et vit dans une section particulière de la ville, son revenu est susceptible d'être supérieur à la moyenne de la région. De telles règles sont accompagnées d'un support associé, le pourcentage de la population d'une région qui satisfait à cette règle.

Mettre l'accent sur les groupements d'origine naturelle

Il existe également des formes de data mining qui font apparaître des regroupements naturels au sein de grandes données. Un modèle particulier peut se concentrer sur un segment de population situé dans une fourchette de revenus spécifique qui, à son tour, a de bons antécédents en matière de conduite et loue des voitures pour les vacances chaque année. De telles informations peuvent être utiles aux agences de location ainsi qu'aux compagnies d'assurance.

Types de data mining

Il existe plusieurs types de data mining, dont les suivants

Régressions linéaires

Avec la régression linéaire, une entreprise peut prédire les valeurs d'une variable continue à l'aide d'une ou de plusieurs entrées indépendantes. Cette méthode est souvent utilisée dans le secteur de l'immobilier pour prédire la valeur des maisons en fonction de variables telles que la superficie en mètres carrés, l'année de construction et le code postal.

Régressions logistiques

Avec cette variation, une ou plusieurs entrées indépendantes sont utilisées pour prédire la probabilité d'une variable catégorielle. Vous verrez cette variable utilisée dans les systèmes bancaires qui l'emploient pour prédire les chances qu'un demandeur de prêt ne rembourse pas son prêt en fonction de sa cote de crédit, de ses revenus, de son sexe, de son âge et d'une foule d'autres facteurs personnels.

Séries chronologiques

Il s'agit d'outils de prévision où les modèles utilisent le temps comme variable indépendante fondamentale. Les détaillants utilisent souvent ce modèle pour être en mesure de prévoir la demande de produits et de travailler sur leurs stocks en conséquence.

Arbres de classification ou de régression

Les arbres de classification ou de régression sont des techniques de modélisation prédictive permettant de prédire la valeur des variables cibles catégorielles et continues. Le modèle crée des ensembles de règles binaires sur la base de ces données prédites pour classer et regrouper la plus grande proportion de variables cibles qui se ressemblent sous de nouvelles têtes d'observation. Avec ces règles, les nouveaux groupes créés deviennent la valeur prédite des nouvelles observations.

Réseaux de neurones

Les réseaux neuronaux sont conçus pour fonctionner d'une manière similaire au fonctionnement du cerveau. Tout comme les stimuli provoquent le déclenchement de neurones dans le cerveau, ce qui permet d'agir, les réseaux neuronaux utilisent des entrées avec un seuil requis. Ces entrées vont « déclencher » ou « ne pas déclencher » leur nœud en fonction de leur ampleur. Ces signaux d'activation ou de désactivation se combinent à d'autres réponses de ce type qui peuvent être cachées dans les multiples couches du réseau. Le processus se répète jusqu'à ce qu'une sortie soit créée. L'avantage est une sortie quasi instantanée, et cette technologie est largement utilisée dans les voitures à conduite autonome pour des raisons d'efficacité.

Le voisin le plus proche kNN

Il s'agit d'une technique qui s'appuie sur les observations passées pour catégoriser les nouvelles. Plutôt que des modèles, le voisin le plus proche kNN est guidé par les données. Ici, il n'y a pas d'hypothèses sous-jacentes concernant les données. Il n'y a pas non plus de processus complexes utilisés pour interpréter les entrées de données. Les nouvelles observations sont classées en identifiant les voisins les plus proches kNN et en leur attribuant la valeur majoritaire.

Unsupervised learning

C'est là que des modèles sous-jacents sont observés sur la base de données provenant de l'examen de tâches non supervisées. Plusieurs systèmes de recommandation utilisent l'unsupervised learning pour suivre les schémas généraux des utilisateurs et leur faire des recommandations personnalisées pour une meilleure interaction avec les clients. Parmi les modèles analytiques utilisés dans le data mining non supervisé, citons les suivants :

• Clustering
• Analyse d'association
• Analyse en composants principaux
• Approches supervisées et non supervisées dans la pratique

Pourquoi le data mining est-il important et où est-il utilisé ?

Le volume de données qui est produit chaque année est phénoménal. Et ce qui est déjà un chiffre gargantuesque double tous les deux ans. L'univers numérique est composé d'environ 90 % de données non structurées, mais cela ne signifie pas que plus le volume d'informations est important, meilleures sont les connaissances. Le data mining vise à changer la situation, et grâce à lui les entreprises peuvent :

• Passer au crible un grand nombre d'informations répétitives de manière organisée
• Extraire les informations pertinentes et en faire le meilleur usage pour de meilleurs résultats
• Accélérer le rythme des décisions prises en connaissance de cause.

Vous trouverez le data mining au cœur des efforts analytiques déployés dans une grande variété de secteurs. Voici un aperçu de la façon dont certains d'entre eux l'utilisent.

L'industrie des communications

Le secteur des communications, qu'il s'agisse de marketing ou autre, est très compétitif et traite avec un client qui est tiré dans plusieurs directions différentes. L'utilisation de méthodes de data mining pour comprendre et passer en revue de grandes quantités de données aide ce secteur à créer des campagnes ciblées qui garantissent un plus grand nombre de ventes réussies et d'interactions avec les clients.

Le secteur des assurances

Ce secteur doit souvent faire face à des problèmes de conformité, à un large éventail de fraudes, à l'évaluation et à la gestion des risques, ainsi qu'à la fidélisation des clients dans un marché concurrentiel. Grâce au data mining, les compagnies d'assurance sont mieux placées pour bien tarifer leurs produits et créer de meilleures options pour les clients existants, tout en encourageant les nouveaux à s'inscrire.

Le secteur de l'éducation

Les vues des progrès d'un élève fondées sur des données permettent aux éducateurs de lui accorder une attention mieux personnalisée là où c'est nécessaire. Des stratégies d'intervention peuvent être élaborées très tôt pour les groupes d'élèves qui en ont besoin.

L'industrie manufacturière

Une panne dans la chaîne de production ou une baisse de la qualité peut entraîner des pertes énormes pour toute industrie manufacturière. Grâce au data mining, les entreprises seront en mesure de mieux planifier leurs chaînes d'approvisionnement. Cela signifie que les pannes éventuelles peuvent être détectées et traitées à un stade précoce, que les contrôles de qualité peuvent être plus intenses et que les lignes de production subissent un minimum de perturbations.

Le secteur bancaire

Le secteur bancaire s'appuie fortement sur le data mining et les algorithmes automatisés qui aident à donner un sens aux milliards de transactions qui ont lieu dans le système financier. Ainsi, les organisations financières auront une vue d'ensemble des risques du marché, détecteront plus rapidement les fraudes, géreront leur conformité aux exigences réglementaires et s'assureront d'obtenir un rendement optimal de leurs investissements en marketing.

Le secteur du commerce de détail

Avec le nombre astronomique de transactions de détail qui ont lieu, il existe une grande quantité de données que le secteur peut utiliser pour mieux connaître ses consommateurs. Le data mining aide le secteur à améliorer ses relations avec les clients, à optimiser ses campagnes de marketing et à prévoir les ventes.

Le processus de data mining

Comme indiqué ci-dessous, le processus de data mining comporte quatre étapes fondamentales.

Définir le problème

La première étape de tout projet de data mining consiste à comprendre les objectifs et les exigences. Ceux-ci doivent être spécifiés du point de vue de l'entreprise et un plan de mise en œuvre de base doit également être mis en place. Si le problème de l'entreprise est d'être en mesure de vendre plus, le problème du data mining sera « Quel type de client est susceptible d'acheter ce produit ? » La mise en œuvre commence par la création d'un modèle basé sur des données telles que les relations précédentes avec les clients et les attributs, y compris les données démographiques, la taille de la famille, l'âge, les résidences, etc.

Collecte et préparation des données

La deuxième phase couvre la collecte des données et l'exploration. L'examen des données collectées vous donnera une idée de la précision de l'adéquation avec la problématique de votre entreprise. À ce stade, on peut décider de supprimer certains paramètres de données ou d'en introduire de nouveaux. C'est à ce stade que l'on peut aborder les questions de data quality et rechercher des modèles possibles dans les données.

La phase de préparation des données traite des tâches telles que la sélection des tableaux, des cas et des attributs. Elle comprend également le nettoyage et la transformation des données, la suppression des doublons, la normalisation des titres d'entrée et d'autres vérifications des données.

Construction et évaluation de modèles

Dans la troisième étape, diverses techniques de modélisation sont choisies et appliquées, et les paramètres sont calibrés aux niveaux optimaux. À ce stade initial de la construction du modèle, il est préférable de travailler avec un ensemble de données plus petit et bien pensé. Il est bon d'évaluer à nouveau à ce stade la manière dont le modèle répond à la problématique de l'entreprise. Toute forme d'amélioration peut être ajoutée à ce stade.

Déploiement du modèle

Au stade final du déploiement, des idées et des informations exploitables peuvent être tirées des données collectées. Ces connaissances peuvent ensuite être déployées dans un environnement cible. Le déploiement peut inclure l'application du modèle à toute nouvelle donnée, l'extraction des détails du modèle, l'intégration des modèles dans les applications, etc.

Les défis du data mining

Sans aucun doute, le data mining est un processus puissant, mais il comporte son lot de défis, notamment parce qu'il traite des quantités croissantes de big data complexes. La collecte et l'analyse de toutes ces données ne cessent de se compliquer. Voici un aperçu de certains des défis les plus importants associés au data mining :

des projets Big Data.

Quatre défis majeurs se posent lorsqu'il s'agit du big data :

• Volume : les grands volumes de données posent des problèmes de stockage. En outre, le passage en revue de ces grandes quantités de données pose le problème de la recherche des données correctes. Le traitement est plus lent lorsque les outils de data mining traitent un tel volume.
• Variété : à un moment donné, de grandes variétés de données sont collectées et stockées. Les outils de data mining doivent être capables de gérer les nombreux types de formats de données, ce qui peut constituer un défi.
• La vélocité : la vitesse à laquelle les données peuvent être collectées de nos jours est beaucoup plus élevée qu'auparavant, ce qui peut potentiellement poser des problèmes.
• La véracité : la véracité de ces vastes volumes de données peut être un défi, surtout si l'on considère les facteurs de volume, de variété et de vélocité des données. Le principal défi dans ce cas est d'équilibrer la quantité de données avec la qualité des données.

Modèles surajustés

Ils sont complexes et font appel à un trop grand nombre de variables indépendantes pour parvenir à une prédiction. Le risque de surajustement augmente avec l'augmentation du volume et de la variété. Le résultat est que le modèle commence à montrer les erreurs naturelles d'un échantillon au lieu d'afficher les tendances sous-jacentes. En réduisant le nombre de variables, on obtient un modèle non pertinent, tandis qu'en ajoutant trop de vbariables, on restreint le modèle. Le défi consiste à trouver la bonne modération des variables utilisées et leur équilibre dans la précision prédictive.

Coût d'échelle

Avec l'augmentation du volume et de la vitesse, les entreprises doivent travailler à la mise à l'échelle des modèles afin d'utiliser tous les avantages du data mining. Pour cela, les entreprises doivent investir dans une gamme de puissance de calcul, de serveurs et de logiciels de gros calibre. Il n'est pas toujours facile pour les entreprises d'allouer un budget à cet effet.

Vie privée et sécurité

Les besoins de stockage sont en constante augmentation, et les entreprises se sont tournées vers le cloud pour répondre à leurs besoins. Mais cela s'accompagne de la nécessité de mettre en place des mesures de sécurité de haut niveau pour les données. Lorsque des mesures de confidentialité et de sécurité des données sont prises, une série de règles et de règlements internes doivent entrer en vigueur. Cela nécessite un changement dans la manière de travailler, et c'est une courbe d'apprentissage exigeante pour beaucoup.

Les données pertinentes sont essentielles au fonctionnement de toute entreprise en ces temps de concurrence. Le data mining aide les organisations à mieux élaborer leurs stratégies. Le data mining est la clé pour aider les entreprises à obtenir cet avantage. Ce qui compte le plus, c'est de le faire correctement.